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    第四章《MySQL的数据类型和运算符》

    一、数据类型介绍: (1)数据表由多个字段组成,每一个字段都指定了自己的数据类型,指定了数据类型后,也就决定了向字段插入数据的内容; (2)不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式,以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算; (3)数值数据类型:TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL (4)日期/时间数据:YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP (5)字符串数据类型:CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型: (1)数值类数据类型主要用来存储数字,不同的数值类型提供不同的取值范围,可以存储的值范围越大,需要的存储空间也越大; (2)数值型分为:整数类型,浮点数类型,定点数类型;

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    第四章《MySQL的数据类型和运算符》

    一、数据类型介绍: (1)数据表由多个字段组成,每一个字段都指定了自己的数据类型,指定了数据类型后,也就决定了向字段插入数据的内容; (2)不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式,以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算; (3)数值数据类型:TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL (4)日期/时间数据:YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP (5)字符串数据类型:CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型: (1)数值类数据类型主要用来存储数字,不同的数值类型提供不同的取值范围,可以存储的值范围越大,需要的存储空间也越大; (2)数值型分为:整数类型,浮点数类型,定点数类型;

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    Hive 整体介绍

    Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。         Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能         综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理         Hive基本功能及概念             database             table             外部表,内部表,分区表         Hive安装             1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改)             2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改)             3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive         Hive基本语法:             1. 创建库:create database dbname             2. 创建表:create table tbname                 Hive操作:             1. Hive 命令行交互式             2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行             3. Beeline 脚本化运行                 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档)                 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本         数据导入:             1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table ..             2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table ..             3. 直接在Hive表目录创建数据         Hive表类型:             1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。             2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。             3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。             4. CTAS建表         HQL             1. 单行操作:array,contain等             2. 聚合操作:(max,count,sum)等             3. 内连接,外连接(左外,右外,全外)             4. 分组聚合 groupby             5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询             6. 子查询:                 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果             7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数                 转换:字符与整形,字符与时间,                 字符串:切割,合并,                 函数:contain,max/min,sum,             8. 复合类型                 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符                 array(value)指定字符分隔符                 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符             9. 窗口分析函数             10. Hive对Json的支持

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    告诉你38个MySQL数据库的小技巧!

    培养兴趣 兴趣是最好的老师,不论学习什么知识,兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习MySQL 5.6也不例外。 夯实基础 计算机领域的技术非常强调基础,刚开始学习可能还认识不到这一点,随着技术应用的深 入,只有有着扎实的基础功底,才能在技术的道路上走得更快、更远。对于MySQL的学习来说, SQL语句是其中最为基础的部分,很多操作都是通过SQL语句来实现的。所以在学习的过程中, 读者要多编写SQL语句,对于同一个功能,使用不同的实现语句来完成,从而深刻理解其不同之处。 及时学习新知识 正确、有效地利用搜索引擎,可以搜索到很多关于MySQL 5.6的相关知识。同时,参考别 人解决问题的思路,也可以吸取别人的经验,及时获取最新的技术资料。 多实践操作 数据库系统具有极强的操作性,需要多动手上机操作。在实际操作的过程中才能发现问题, 并思考解决问题的方法和思路,只有这样才能提高实战的操作能力。

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    MySQL数据库实用技巧

    培养兴趣   兴趣是最好的老师,不论学习什么知识,兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习MySQL 5.6也不例外。 夯实基础   计算机领域的技术非常强调基础,刚开始学习可能还认识不到这一点,随着技术应用的深 入,只有有着扎实的基础功底,才能在技术的道路上走得更快、更远。对于MySQL的学习来说, SQL语句是其中最为基础的部分,很多操作都是通过SQL语句来实现的。所以在学习的过程中, 读者要多编写SQL语句,对于同一个功能,使用不同的实现语句来完成,从而深刻理解其不同之处。 及时学习新知识   正确、有效地利用搜索引擎,可以搜索到很多关于MySQL 5.6的相关知识。同时,参考别 人解决问题的思路,也可以吸取别人的经验,及时获取最新的技术资料。 多实践操作   数据库系统具有极强的操作性,需要多动手上机操作。在实际操作的过程中才能发现问题, 并思考解决问题的方法和思路,只有这样才能提高实战的操作能力。

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